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有效 - 春季通讯 - 后病毒世界的生物经济！
作为对消费者对生物基产品态度研究的一部分，合作伙伴 CIRCE 为欧洲消费者设计了一项引人入胜的简短调查。我们希望通过这项调查了解人们如何看待生物基产品及其特性，以及他们是否（以及为什么）愿意购买采用创新生物基材料制成的日常产品。
TikTok 的软实力：征服世界的社交网络*
摘要。本文讨论了 TikTok 的崛起，这是一个相对年轻但非常受欢迎的中国社交网络，用于分享短篇原创视频（主要是娱乐性）。到 2021 年底，TikTok 已超过美国搜索引擎谷歌，成为互联网上访问量最大的网站。它每月拥有 10 亿独立访问者，是唯一一个母公司（字节跳动）位于美国境外的十大网站。在本文中，我分析了 TikTok 在俄罗斯互联网领域的存在细节、其逐渐政治化以及该平台在过去两年中面临的问题。2021 年，TikTok 在使用时间方面超过了俄罗斯最受欢迎的社交网络 VKontakte。而且，尽管该服务与俄罗斯当局存在一些摩擦，但仍然没有完全替代它。到目前为止，Yappy（TikTok 的俄罗斯类似物）看起来根本不像它的严肃竞争对手。本文涵盖了其他国家当局对这个社交网络的担忧，以及 TikTok 总体上如何影响互联网文化。我研究了 TikTok 在年轻人中传播的价值观。在结论中，我提出了一个需要进一步研究的假设，即 TikTok 现在是中华人民共和国超级有效的世界级软实力工具。
人工智能在阿拉伯世界的未来 一些阿拉伯国家的经验
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
TikTok 的软实力：征服世界的社交网络*
摘要。本文讨论了 TikTok 的崛起，这是一个相对年轻但非常受欢迎的中国社交网络，用于分享短篇原创视频（主要是娱乐性）。到 2021 年底，TikTok 已超过美国搜索引擎谷歌，成为互联网上访问量最大的网站。每月拥有 10 亿独立访问者，它是唯一一个母公司（字节跳动）位于美国境外的十大网站。在本文中，我分析了 TikTok 在俄罗斯互联网领域的存在细节、其逐渐政治化以及该平台在过去两年中面临的问题。2021 年，TikTok 在使用时间方面超过了俄罗斯最受欢迎的社交网络 VKontakte。尽管该服务与俄罗斯当局存在一些摩擦，但目前还没有完全替代它的产品。到目前为止，Yappy（TikTok 的俄罗斯版）看起来根本不像它的竞争对手。本文涵盖了其他国家当局对这个社交网络的担忧，以及 TikTok 总体上如何影响互联网文化。我研究了 TikTok 在年轻人中传播的价值观。在结论中，我提出了一个需要进一步研究的假设，即 TikTok 现在是中华人民共和国超级有效的世界级软实力工具。
生成式 AI 解决现实世界的挑战
直到最近，试图整合这些信息都需要大量的人力资源来进一步组织、数据输入、解决不同数据库之间的兼容性问题以及机构之间无法互操作的不同计算机系统和文件格式。即使可以开发一个中央存储库，旧的数据仓库架构也没有针对 AI/ML 算法进行优化。以 LLM 为代表的 NLP 的进步，加上可以结合图像、地理空间信息和表格数据的多模态模型的进步，有可能从根本上改变联邦许可审查人员组织和理解必要信息的能力，从而进行更有效的许可和选址流程以及环境审查。亚利桑那大学的研究人员通过开发现有环境影响声明 (EIS) 的大型数据库并使用 NLP 开发有关文档的更多元数据（包括将它们地理标记为县级），从而展示了 NLP 工具的一些功能，从而改善了文档的搜索和可访问性。40 尽管在解决跨机构现有数据库的兼容性和互操作性方面仍然存在挑战，但人工智能工具可以大大减少整合和组织这些不同信息源以及优化其数据结构以用于人工智能模型所需的时间。
一个服务于不断变化的世界的团体 - Ponticelli
2021 年是一个不平凡的“周年纪念”年，但仍然受到复杂的健康环境的影响，这再次要求我们比以往任何时候都更加适应，为行业面临的问题和短缺找到解决方案。为了使这些解决方案具有现实意义，必须与我们的员工、合作伙伴以及客户共同构建。
现实世界的证据带来现实生活的洞察
我们的客户正在与我们合作，以解决以患者为中心的研究 (PCR) 方面的最新问题：• FDA 的第四个以患者为中心的药物开发 (PFDD) 指南对我的结果策略意味着什么？• 什么时候进行离职面谈最合适？• FDA 的效益风险评估指南对患者偏好数据的使用意味着什么？• 英国国家健康和护理优化研究所 (NICE) 的方法指南是否意味着我应该使用小插图研究来估计患者和护理人员的健康状况效用？
LLM是否准备好发现现实世界的材料？
大语言模型（LLMS）创造了令人兴奋的可能性，以加速材料科学中的科学发现和知识传播。虽然LLM已成功地用于选择科学问题和基本挑战，但他们目前不属于实用的材料科学工具。从这个角度来看，我们在材料科学中显示了LLM的相关故障案例，这些案例揭示了与理解和推理有关复杂，相互联系的材料科学知识的当前局限性的局限性。鉴于这些缺点，我们概述了建立基于域知识的材料科学LLM（Matsci-llms）的框架，该框架可以实现假设产生，然后进行假设检验。在很大程度上，获得表现型Matscilms的途径在于构建源自科学文献中采购的高质量的多模式数据集，其中各种信息提取挑战持续存在。因此，我们描述了关键材料科学信息提取挑战，这些挑战需要克服，以构建大规模的多模式数据集，以捕获有价值的材料科学知识。旨在实现解决这些挑战的连贯努力，我们概述了通过六个互动步骤将Matsci-llms应用于现实世界材料发现的路线图：1。材料查询； 2。数据检索； 3。材料设计； 4。Insilico评估； 5。实验计划； 6。实验执行。最后，我们在可持续性，包容性和政策制定方面讨论了Matscillms对社会的一些广泛含义。